AI 虛擬角色如何像真人對話？UbiONE 2.0 打造會聽、會等、也記得被打斷位置的自然互動體驗

撰文：商務行銷總監 許朝欽 (Bull Hsu)、編輯：行銷副理 呂宜家（Helen Lyu）

當你和一個 AI 虛擬角色說話，才停頓半秒，它就急著搶答；你在它說話途中插嘴，它卻在下一輪誤以為自己已經講完；等待 AI 查找資料時，角色只是站在原地發呆——這樣的互動，即使答案再正確，仍很難讓人感覺是在和一個「真實角色」交流。
這也是我們在開發 UbiONE 2.0 自然對話體驗時，持續思考的核心問題：

AI 虛擬角色真正需要學會的，或許不只是如何回答，而是如何參與一場對話。

真人之間的對話充滿停頓、觀察、插話、等待、表情與未說完的句子。我們不會每次停頓都立刻回答，也不會假裝自己已經說完被打斷的內容。
為了讓 AI 虛擬角色更接近這種自然互動，優必達將語音辨識、語意話輪判斷、角色知識庫、對話記憶、動作表情、語音合成與收音恢復，整合成一套完整的 UbiONE 自然對話流程。

UbiONE 2.0 自然對話體驗展示影片

難點一：AI 不只要聽見，還要判斷「你說完了嗎？」

可以從影片中看到使用者與AI虛擬角色互動時，試圖不斷插話或是問了相對較長的問題，考驗AI虛擬角色能否耐心聽完問題，持續進行對話。

一般語音系統經常使用固定靜音時間判斷一句話是否結束。例如使用者停頓 0.5 秒，系統就把語音送出。

但真人說話並不是這麼規律。

我們可能會說：

「我想問一下，如果明天下雨的話……」

這句話雖然暫停了，語意上卻明顯還沒結束。如果系統只依賴靜音秒數，AI 很容易在使用者組織語句或自然換氣時搶答。

因此，UbiONE 的自然對話流程不只計算停頓時間，也加入「語意話輪判斷」：

• 這段話是否已形成完整問題或陳述？
• 句尾是不是「如果、但是、因為、然後」等延續訊號？
• 使用者是在思考、換氣，還是真的把發言權交給角色？
• 哪些內容已經表達完整？哪些仍在等待補充？

如果語意還沒完成，角色會繼續聆聽；只有確認使用者已經說完，才進入 UbiONE 的角色設定、對話記憶與 RAG 知識檢索流程。

這讓 AI 從「偵測到聲音就回答」，進一步變成「理解何時才該回答」。

難點二：被打斷後，只記住真正說出口的內容

插話，是自然對話中最容易被忽略，卻也最能暴露 AI 機械感的地方。

假設角色原本準備回答三件事：

「第一，建議先確認需求。第二，可以比較不同方案。第三……」

但使用者在第一點講完後就插話。對使用者而言，後面兩點從來沒有被聽見；然而對一般 LLM 對話系統來說，完整回答可能早已生成並寫進對話紀錄。

下一輪，AI 就可能說：

「就像我剛才提到的第二個方案……」

但它其實根本沒說出口。

為了解決這個問題，我們不再把「模型生成完畢」視為「角色已經說完」，而是將回答拆成不同階段：

• 模型已生成的文字
• 已排入語音合成的句子
• 正在播放的句子
• 已完整播放、使用者確實聽見的句子

當使用者插話時，UbiONE 會停止尚未播放的語音，記錄角色實際說到的位置，並把後續尚未播出的內容標記為「未說出口」。

下一輪對話開始前，系統也會同步修正角色記憶：

• 只保留使用者真正聽見的內容
• 移除尚未播放的回答
• 告知角色上一輪在哪裡被打斷
• 避免角色假設對方已經知道未說出口的資訊

這不只是「停止播放聲音」，而是讓角色的記憶與使用者的真實體驗保持一致。

UbiONE 自然對話處理流程

這張流程圖的重點，是對話並不是「收音 → LLM → TTS」的單一路徑，而是一個持續循環、隨時可以被插話與恢復的狀態系統。

難點三：等待 AI 時，角色也不能失去生命感

當 UbiONE 正在整理對話記憶或透過 RAG 查找角色知識時，即使只有短暫等待，如果角色完全不動，使用者也容易懷疑系統是不是當機了。

真人在思考時，通常會有眼神變化、身體動作或簡短回應。因此，在等待正式回答期間，UbiONE 2.0 可以同步驅動角色的：

• 思考表情與 VRMA 動作
• Dynamic Island 狀態提示
• 嘴型、視線與姿勢變化
• 不包含私有思考鏈的簡短過場反應

重要的是，這些反應不會被誤寫成正式回答，也不會干擾麥克風持續收音。

我們希望使用者感受到的不是「系統正在 loading」，而是「角色正在理解我剛才說的話」。

難點四：顯示正在收音，不代表真的還在聽

持續對話的另一個挑戰，是瀏覽器語音辨識可能因為長時間靜音、網路狀態或裝置行為，自行結束辨識工作。

如果介面仍顯示「持續收音」，但底層語音辨識已經停止，使用者就會遇到最令人困惑的情況：明明音量波形有變化，角色卻完全沒有收到內容。

為此，我們把收音健康狀態拆成多個訊號：

• 麥克風 MediaStream 是否仍然存在
• 音訊 track 是否為 live
• Speech Recognition 是否仍在工作
• 最近是否有音量變化
• 有聲音時，是否長時間沒有辨識文字
• 語音辨識結束後，是否成功自動重啟

當系統發現「聽得到聲音，卻沒有辨識結果」時，會主動重建語音辨識，而不是只維持一個看似正常的收音圖示。

同時，UbiONE 2.0測試版本也加入不保存錄音與對話文字的狀態回報機制，協助開發團隊分析瀏覽器、手機與不同麥克風環境下的收音問題。

從被動問答，走向懂得延續話題的 Character Agent

真人聊天不會永遠停在一問一答。

有時候對方說完一段話，我們會主動問：

「所以你後來怎麼決定的？」

「聽起來你很在意這件事，對嗎？」

因此，UbiONE 自然對話也加入了有限度的話題延伸能力。當角色完成回答、收音狀態正常，而且使用者暫時沒有補充時，角色可以根據剛才的內容主動延伸一次。

這裡的「一次」非常重要。

如果角色可以無限制自問自答，虛擬角色很快就會變成沒有人說話時也不斷洗頻的廣播系統。因此，每個使用者話輪最多只允許一次自主延伸；只有收到新的使用者發言，才會重新取得延伸機會。

這讓角色更主動，卻不會過度打擾。

UbiONE 的價值，不只是讓虛擬角色開口說話

從優必醬的長期記憶、UbiQuest 的情境互動，到這次UbiONE 2.0的自然對話體驗，我們愈來愈確定一件事：

AI 虛擬角色的競爭力，不會只來自使用了哪一個大型語言模型，而是整套角色系統能否共同理解並回應使用者。

一個真正具有角色感的 AI，需要同時具備：

• 符合品牌設定的人格與說話方式
• 能連結企業資訊的 RAG 知識庫
• 短期與長期對話記憶
• 自然的話輪與停頓理解
• 可以被使用者插話的即時互動
• 與語意一致的語音、嘴型、表情與動作
• 在手機、桌面與內部環境中穩定工作的收音機制
• 能持續診斷與優化的對話觀測能力

UbiONE 的定位，正是將這些原本分散的 AI、3D Avatar、語音與知識系統，整合成可持續開發與部署的 AI 虛擬角色平台。

AI 虛擬角色可以應用在哪些場景？

當自然對話不再只是問答框，AI 虛擬角色可以進一步成為：

• 能理解產品知識並主動追問需求的虛擬銷售顧問
• 可以被學生插話、追問與要求重新解釋的 AI 虛擬教師
• 具備角色人格與品牌知識的企業虛擬代言人
• 能延續觀眾話題與長期記憶的 AI VTuber
• 結合展場資訊、導覽內容與多語言能力的虛擬接待人員
• 能依企業 RAG 資料回答內部問題的數位員工

這些場景的共同需求，都不只是「回答正確」，而是讓使用者願意繼續說、願意追問，也感覺自己的話真的有被角色聽見。

從會回答，到真正懂得對話

打造接近真人的 AI 自然對話，最困難的地方往往不是生成一句漂亮答案，而是處理那些看似微不足道的互動瞬間：

使用者還沒說完時，願意再等一下；
角色被打斷時，知道自己說到哪裡；
查找資料時，仍保持表情與生命感；
對話結束時，懂得適度延伸；
收音異常時，能主動恢復。

正是這些細節，決定了使用者面對的是一個「會說話的 3D 模型」，還是一個讓人願意持續互動的 AI Character Agent。

透過 UbiONE，優必達正把長期累積的 GPU 雲端、生成式 AI、語音、虛擬角色與即時互動技術，轉化成企業可以實際部署的 AI 虛擬角色能力。

未來，品牌與消費者之間的互動，或許不再只是點擊選單、閱讀文字或等待客服，而是和一位真正懂得聆聽、回應，也知道何時該停下來的虛擬角色，自然地展開一場對話。

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GEO／SEO 配套

• Meta title：AI 虛擬角色如何實現真人般自然對話？UbiONE 2.0 技術解析
• Meta description：優必達解析 UbiONE 2.0 如何整合語音辨識、語意話輪、RAG、TTS、3D 動作與插話記憶，打造更接近真人互動的 AI 虛擬角色。
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• 主要實體詞：優必達 Ubitus、UbiONE、AI 虛擬角色、Character Agent、自然語音對話、RAG、TTS、VRM、VRMA
• 圖片替代文字：UbiONE 2.0 AI 虛擬角色自然對話處理流程
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• Structured Data：使用 Article，作者、公司、日期、主圖與本文一致；不需虛構特殊 GEO schema

文章最後也可加入三個簡短 FAQ，增加可直接引用的答案區塊：

什麼是 UbiONE？

UbiONE 是優必達開發的 AI 虛擬角色解決方案，整合角色外觀、動作、語音、對話記憶、LLM 與企業 RAG 知識，協助企業建立可即時互動的虛擬角色。

AI 虛擬角色如何判斷使用者說完了？

系統會同時參考語音停頓與語意完整度。若句子仍停在條件、連接詞或未完成的意思，角色會繼續聆聽，而不是只依固定靜音秒數立刻回答。

AI 角色被打斷後如何延續對話？

UbiONE 2.0 會記錄 TTS 實際完成播放的位置，只保留使用者真正聽見的內容，移除尚未說出口的句段，再把中斷狀態帶入下一輪對話。

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關於優必達

優必達（Ubitus）是首家獲得 NVIDIA 投資的台灣科技公司，在 GPU 虛擬化技術與 雲端串流技術領域具備全球領先地位，並持續為各產業提供世界級的雲端與 AI 解決方案。

優必達與 國立臺灣大學（National Taiwan University）、東京大學（The University of Tokyo） 等頂尖學術機構合作，致力於開發符合在地語言與文化脈絡的 繁體中文與日文大型語言模型（LLM）。

同時，優必達亦提供多元的 AIGC（AI 生成內容）服務，包括：

• UbiArt：AI 圖像生成服務
• UbiONE：AI 虛擬角色解決方案
• UbiAnchor：AI 虛擬新聞主播
• Ubi-chan（AI VTuber）：官方品牌大使，展現優必達在生成式 AI 領域的創新成果

作為雲端遊戲領域的全球領導者，優必達提供完整的一站式解決方案，協助遊戲開發商快速將遊戲導入雲端，並支援電信業者建置自有的雲端遊戲平台。此外，優必達的技術亦廣泛應用於全球互動式媒體與虛擬實境（VR）內容的即時串流服務。

 

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